本发明属于车辆间通信的路由方法，涉及一种基于节点熟悉度模型的车辆间通信的路由方法，通过结合各节点之间的通信时间、通信频率、节点间距以及信息有效期限等影响因素，建立节点熟悉度模型，计算并实时更新节点的“熟悉度”，通过比较对应车辆节点间的熟悉度值来选取熟悉度相对较高的邻居节点作为中继节点进行消息转发，实现车辆间通信的路由。
背景技术：
随着全球汽车数量的不断增长，传统的交通模式早己无法满足人们的需求，提升车辆安全性和道路交通有效性愈加受到关注。作为下一代智能交通的核心，车联网的研宄动机就是提供交通安全问题的统一解决方案，构建一个提升交通效率的统一解决平台。
作为智能交通系统的重要组成部分，车联网是物联网技术于交通领域的应用。利用先进的通信技术，车联网将车载设备(onboardunit,obu)和路边设备(roadsideunit,rsu)结合，提供车车通信(vehicle-to-vehiclecommunication,v2v)、车路通信(vehicle-to-rsucommunication,v2r)、路路通信(rsu-to-rsucommunication,r2r)和混合通信模式，实现针对不同用户需求的应用服务。
正因如此广阔的应用前景和商业价值，车联网技术自诞生以来一直受到各国政府、产业界和学术界的广泛关注。围绕着这一领域，各国、各界开展了众多相关研究项目，如美国的camp/vsc-2、日本的its-safety2010、欧洲的safespot等。同时国际标准化组织也在积极制定车联网相关的标准，如ieee802.11p标准的开发。而我国亦非常重视智能交通相关技术的发展，智能交通相关领域的研究一直是国家经济和社会发展计划纲要中的重点研究方向。然而，作为智能交通的重要组成部分，车联网在国内的真正得以推广要归功于2010年上海世博会上通用汽车公司的短片――对2030年交通的展望，至此车联网的概念正式为大众所熟知。自2010年来，国家启动了多项车联网相关的“863”课题，如“车辆多传感器集成关键技术研究”、“基于adhoc的车辆通信系统关键技术研究”、“车辆无线通信系统中的关键技术研究”等，以及十多项国家自然科学基金项目。国内多所高校亦开始启动车联网方面的相关研究，对于车联网中高服务质量(qualityofservice,qos)保证的通信协议、移动模型、网络连通性分析等方面进行了系统的研究，为车联网技术的发展和推广起到了积极的巨大推进作用。近两年来，各国政府，尤其是美国政府在2014年针对车联网的一系列动作，包括推行natinalhighwaytrafficsafetyadministration(nhtsa)计划和下拨1亿美金的款项用于验证短距离车载通信技术性能等动作法，更是激发了车联网相关技术的第二次研究热潮。
相比于其他的无线自组网络，车联网除了拥有着短距离、自组织、低带宽的特点，还具有如下特点：
(1)快速变化的网络拓扑
车联网的网络拓扑结构会随着车辆的快速运动而迅速的变化。根据801.11p规范，每辆车的最大无线传输范围为1000米(有效范围400米)。在传输范围内的两辆车之间可以建立通信链路，而如果两车之间距离超过该范围，则通信链路将断开。如果两辆车速度相差较大，或者按照相反方向移动，网络中的连通性可能会迅速变化。在车联网中，作为通信节点的车辆频繁地进出网络，将导致拓扑结构的高度动态变化。
(2)不均匀的车辆密度
车联网通常用于两个典型的情况，高速公路和城区道路。在高速公路上，运动模型相对比较简单，因为车辆只在两个不同方向的直线上运动，密度相对均匀。而在错综复杂的城市道路中，车辆的密度则会根据道路环境、出行时间等更多复杂因素而不断变化。通常，白天的车辆密度可能很高，特别是在高峰时段，而夜间密度则低得多。
(3)不稳定的无线信道
在车联网的环境中，高层建筑，绿化带，交通设施会造成无线信号的衰落，车辆的高速运动会带来严重的多普勒效应，这些问题都会影响无线通信的稳定。
在车辆密集的区域中，可能会有多个车辆竞争同一块无线资源，从而导致了实际带宽远低于理论值。为了满足交通管理和信息娱乐的应用需求，车联网必须克服无线信道通信不稳定的影响，尽可能增强网络的服务质量(qos)
(4)可预测的车辆轨迹
大多数车辆都有配备了全球导航卫星系统装置，例如全球定位系统(gps)。车辆可以通过gps查询当前位置信息，也可以根据位置下载当前街区的地图。因为车辆行驶受限于所处道路状况，所以如果知道了车辆位置，速度和街区地图信息，那么就可以预测该车辆的在未来一段时间的行驶轨迹。
(5)低时延和高可靠性约束
交通安全的应用需要车辆之间通信有着严格的时延限制，并且具有高可靠性。由于车辆传输距离有限，所以需要一种有着可靠的多跳路由方案来最小化交通环境中的通信时延。例如，一旦车辆在高速公路上发生制动，应该能够快速地通知周围车辆以避免一场车祸灾难。通常，车联网中时延的衡量标准是端到端的平均时延，可靠性的衡量标准则是数据包传输的成功率。
现有技术的缺陷和不足：
(1)基于完整路径规划的方案无法适应vanet动态变化的特点
基于完整路径规划的方案虽然能够对宏观有一定的感知，但是仍然存在许多问题：首先，在城市场景中，路口和道路段较多，采取dijkstra算法会产生较大的运算复杂度和网络开销。其次，如果道路权重的设计不合理会造成规划的路径只是理论上的最优。而且，由于车流是动态变化的，而路径是预先规划好的，这可能会造成当分组转发到另一个道路时，该道路上没有车辆而导致链路的断开，这会严重影响数据的传输(增加传输时延和跳数)，尤其对于传输紧急信息，很难满足现实场景中的通信。
(2)基于道路段的方案所感知的信息实时性差且不准确
目前主要有两种方法来感知道路的连通性，一种是对历史交通状态数据进行统计分析然后预测，另一种是广播探测。第一种方法无法满足v2v通信实时性的特点；第二种方法虽然解决了实时性的问题，但是如果车辆密度较大的话会出现广播风暴，而且网络开销较大。同时，由于红绿灯的存在使得道路上车辆的分布不均匀，经常出现路口附近汇聚大量车辆，道路中间车辆稀疏，甚至没有车辆的情况。而此时，如果只考虑把车辆密度作为道路段通信能力的标准，可能会选择通信性能最差的道路段来传输数据。同时，由于车辆的快速移动，车辆的离开和交通灯存在等问题，使得v2v通信时，道路段的通信链路很容易出现断开的情况，而周期性地发送探测报文无法及时地感知到链路的断开，因此可能会造成较大的时延和较小的分组投递率。
(3)一跳车辆之间的链路频繁断开
在v2v的通信场景下，即使已经对通信环境进行了感知，但是由于vanet特点(车辆的高速移动以及拓扑的频繁变化等)，在通信过程中仍然会出现链路的频繁断开或者出现路由空洞的情况，这会在很大程度上影响通信质量。
技术实现要素：
本发明的目的在于针对接入无线自组织网络中的车辆间通信路由问题，提出一种基于节点熟悉度模型的车辆间通信的路由方法。
为了达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：
一种基于节点熟悉度模型的车辆间通信的路由方法，包括以下步骤：
1)源节点提出向目的节点的路由请求，同时，源节点开始统计通信范围内所有节点的信息；
2)收集各车辆节点之间的首次及最近一次建立连接的时刻、通信频率、节点间距以及信息有效期限代入节点熟悉度模型中，计算并实时更新各节点的熟悉度，报告给源节点；信息有效期限包括信息剩余有效期限以及信息最初设置有效期限；
3)源节点通过收到的已更新的各节点熟悉度信息，将熟悉度最大的节点选取为下一跳节点；
4)若一跳路由失败，则根据熟悉度排序，选取次大的节点作为下一跳节点，直到路由成功；
5)若一跳路由完成后，重复步骤1)-4)，直到全部路由完成。
本发明进一步的改进在于，节点熟悉度模型如下：
其中，dij为节点vi和节点vj之间的节点间距，λij为节点近期通信活跃度，μij为节点通信频率，η为信息投递效率。
本发明进一步的改进在于，节点近期通信活跃度λij通过下式得到：
λij＝t/(t-tn)
其中，t表示当前时刻，tn表示最近一次节点vi和节点vj建立连接的时刻。
本发明进一步的改进在于，节点通信频率μij通过下式得到：
μij＝n/(t-tf)
其中，n表示到当前时刻t为止，节点vi和vj的连接次数，tf表示节点vi和节点vj第一次的连接时刻。
本发明进一步的改进在于，信息投递效率η通过下式得到：
η＝mr/mf
其中，mr表示信息剩余有效期限，mf表示信息最初设置有效期限。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果：本发明通过节点熟悉度模型计算并实时更新节点的熟悉度，基于已有的gpsr路由方法，引入了前一步节点熟悉度计算更新所得到的结果来判断下一跳节点。通过比较对应车辆节点间的熟悉度值来选取熟悉度相对较高的邻居节点作为中继节点进行消息转发，故可以适用于车联网的动态拓扑变化，提高消息实时投递率和准确率，降低消息投递时延。
具体实施方式
下面对本发明进行详细说明。
本发明结合各节点之间的通信时间、通信频率、节点间距以及信息有效期限等影响因素，构建动态节点关系网，建立节点熟悉度模型，通过节点熟悉度模型计算并实时更新节点的熟悉度，通过比较对应车辆节点间的熟悉度值来选取熟悉度相对较高的邻居节点作为中继节点进行消息转发，故可以适用于车联网的动态拓扑变化，提高消息实时投递率和准确率，降低消息投递时延。
本发明的一种基于节点熟悉度模型的车辆间通信的路由方法，包括节点熟悉度模型建立以及路由过程，其中，节点熟悉度模型建立的具体过程如下：
1)计算节点近期通信活跃度λij：
λij＝t/(t-tn)
其中，t表示当前时刻，tn表示最近一次节点vi和vj建立连接的时刻。同一时刻t，若连续两次连接的时间间隔t-tn越小，则说明近期通信越频繁，相应地节点近期通信活跃度λij也就越大；而在连续两次连接的时间间隔t-tn相同的情况下，若当前时刻t越大，则说明通信时效性越强，相应地节点近期通信活跃度λij就越大。
2)计算节点通信频率μij：
μij＝n/(t-tf)
以单位时间内两节点通信次数进行衡量，其中，n表示到当前时刻t为止，节点vi和节点vj的连接次数，tf表示节点vi和节点vj第一次的连接时刻。n越大则通信频率μij越高。
由于考虑到车联网的动态拓扑特性，在信息字段中设计了信息有效期限这一属性，消息在转发过程中，每经过一个中继节点，都将进行有效期限的更新。
3)计算信息投递效率：
η＝mr/mf
其中，mr表示信息剩余有效期限，mf表示信息最初设置有效期限。在mf固定的情况下，mr越大表示当前信息的效用性越强，由此推出节点信息投递效率越高。
综上，得到节点熟悉度模型f的计算公式：
其中，dij为节点vi和节点vj之间的节点间距，可见dij越大，f越小。
路由过程具体如下：
1)源节点提出向目的节点的路由请求，同时，源节点开始统计通信范围内所有节点的信息；
2)通过车载gps以及传感器收集各车辆节点之间的首次及最近一次建立连接的时刻、通信频率、节点间距以及信息有效期限(信息有效期限包括信息剩余有效期限mr以及信息最初设置有效期限mf)代入节点熟悉度模型中，计算并实时更新各节点的熟悉度，报告给源节点；
3)源节点通过收到的已更新的各节点熟悉度信息，将熟悉度最大的节点选取为下一跳节点；
4)若一跳路由失败，则根据熟悉度排序，选取次大的节点作为下一跳节点，直到路由成功；
5)若一跳路由完成后，重复步骤1)-4)，直到全部路由完成。
本发明应用全新定义的节点熟悉度模型计算各节点的熟悉度，并基于此的车辆间路由方法。在节点熟悉度模型的建立中，采用了各节点之间的通信时间、通信频率、节点间距以及信息有效期限等相关信息进行计算。在路由方法中，基于已有的gpsr路由方法，引入了前一步节点熟悉度计算更新所得到的结果来判断下一跳节点。